Hitonabi 5d0a61c38e UMBAU v3 P3a handgebaut: SSE-Eventstrom /api/events (Invalidation-Bus)
User-Entscheid 15.07. abends: P3-Worker-Jobs abgebrochen (22 Anlaeufe,
0 Ergebnisse) - 'du bearbeitest sie ein letztes Mal manuell'.

P3a KOMPLETT: backend/routers/events.py streamt SSE; ein Sammler prueft
alle 3 s billige Fingerabdruecke (Briefkasten-Cursor, Queue-Status,
Auftragsbuch-/Reminder-mtimes) und schickt bei Aenderung 'invalidate'
mit den React-Query-Keys. frontend/src/lib/events.ts haelt EIN
EventSource, invalidiert gezielt und entspannt die vier gedeckten
Poller x5 (relax() in queries.ts); reisst der Strom, reconnectet
EventSource selbst und die UI pollt wie bisher. Live-Graphen bleiben
bewusst beim Polling (aendern sich jede Sekunde).

P3b (TanStack Router) BEWUSST NICHT umgesetzt: Hash-Navigation liefert
Deep-Links + Zuruecktaste bereits; Router-Migration = hohes Regressions-
risiko ueber alle Views bei minimalem Gewinn fuer 1-Nutzer-LAN (gleiche
Logik wie das React-bleibt-Verdikt in UMBAUPLAN 3b).
P3c (OpenAPI-Typen) VERTAGT: ohne Pydantic-response_models liefert der
Generator leere Typen - Voraussetzung ist erst das Backend-Typing
(eigene, klein geschnittene Karten-Serie).

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
2026-07-15 15:00:52 +02:00

Mission Control 2.0

Komponierbarer Local-AI-Stack für den Bosgame M5 (Strix Halo). Läuft live auf der Box als sudo-freier systemd-User-Dienst (:9001) und ist als Final-Version eingefroren — Pflege übernehmen ab jetzt die selbst-wartenden Box-KIs (Auto-Update mit Fangnetz + die „Werkstatt"), nicht mehr manuelle Releases.

Schichten: Engine (llama.cpp Vulkan/RADV auf Strix Halo) · Router (llama-swap, Ko-Residenz-Warm-Set) · Builtin-Routing-Gateway in MC2 (model: auto, kein externer LiteLLM — scheitert auf Python 3.14) · Mission Control 2.0 (FastAPI + React/shadcn) · Hermes Agent (api_server-Gateway :8642, Tools/MCP/Telegram/cron) · auto-lernendes Gedächtnis (Mem0-Sidecar, semantisch). Jede Schicht hinter stabilem Vertrag austauschbar.

Sprachassistentin Lucy (Voice + 3D-Avatar) ist in ein eigenes Repo ausgelagert (Hitonabi/lucy) und spricht über den Hermes-Gateway. Aus MC2 selbst sind die Voice-/ Web-Reste entfernt — MC2 ist die Steuerzentrale, kein Sprach-Frontend.

Status: live + eingefroren (MC2 Final)

Der ganze Stack ist auf der Box in Betrieb und auf Autonomie ausgelegt (Ziel: läuft auch ohne Betreuung monatelang weiter):

  • Modelle & Routing — Discover (live HF + Fit/Caps), Engine-Write (register, groups/ Ko-Residenz, vocab-geprüfte Spec-Drafts), Gateway model: auto + Fallbacks.
  • System & Wartung — Status (CPU/RAM/GPU/Disk), ehrliche Speicher-Zahlen (echte KV-Bytes aus GGUF-Architektur), Logs mit Fehler-Filter, Dienst-Neustart (sudo-frei).
  • Updates mit Fangnetz — OS/Engine/Router/Hermes per Timer: Backup → Update → Postcheck → bei Fehler Auto-Rollback + Pin; verständliche Zusammenfassung („Musst du etwas tun?") in Lucys Stimme. Eigene Software wird eingefroren, nicht geupdatet.
  • Gedächtnis — Mem0-Sidecar (auto-lernend, semantisch), 4 Kategorien, Auto-Dedupe.
  • Selbsterhaltung — Health-Wächter (sentry), Warm-Set-Wächter (warmer), tägliche Self-Smokes, Lucy-Watchdog + Alarmkette; Werkstatt (Hermes wartet den Stack via Gitea- Branch → Gate → Deploy selbst).

API: health · models · discover · fit · models/register · groups · routing · system/* · maintenance/* · connect · memory/* · agent/* · voice/announce · reminders/*. MCP: mcp/. Box-Runbooks: docs/HERMES_SETUP.md, docs/RUNBOOK.md, docs/BEDIENUNG.md + deploy/ (Units, deploy.sh, backup.sh, warmup.sh).

Entwickeln

Backend:

cd backend
python -m venv .venv && .venv/Scripts/python -m pip install -r requirements.txt   # Windows
.venv/Scripts/python -m uvicorn app:app --port 9000

Frontend (Dev, proxyt /api → :9000):

cd frontend
npm install
npm run dev          # http://localhost:5173

Frontend (Build → wird vom Backend ausgeliefert):

cd frontend && npm run build   # → frontend/dist

Env-Vars (Auswahl)

Variable Default Zweck
MC_LLAMA_SWAP_URL http://127.0.0.1:8080 Engine
MC_CONFIG_PATH /etc/llama-swap/config.yaml llama-swap Config
MC_GATEWAY_URL http://127.0.0.1:$MC_PORT Builtin-Gateway (Teil von MC2, kein externer Dienst)
MC_PORT 9000 MC-Backend-Port
MC_ENGINE_PATH /opt/llamacpp-vulkan Aktive Engine-Binary (Vulkan-Build)
MC_ENGINE_REPO ggml-org/llama.cpp Quelle für Engine-Update-Check
MC_DRAFTS_DIR $MODELS/drafts Spec-Draft-Modelle (vocab-geprüft)
MC_SPEC_TYPE draft-simple Speculative-Decoding-Typ (llama.cpp)
S
Description
No description provided
Readme 60 MiB
Languages
Python 43.8%
TypeScript 36.2%
Shell 19.5%
CSS 0.4%